Главная Новости

Сервис kubernetes


Опубликовано: 17.10.2022

сервис kubernetes

Кластерный анализ – это статистический метод, который можно использовать для группировки различных единиц, людей, групп или обществ в соответствии с общими характеристиками, рекомендую подробнее посетить сервис kubernetes. Также называемый кластеризацией, это инструмент анализа данных, который позволяет группировать различные объекты в группы, которые имеют наивысшую степень ассоциации, когда они принадлежат к одной и той же группе, и наименьшую степень ассоциации, когда они не принадлежат одной группе.< /p>

В отличие от некоторых других статистических методов закономерности, выявленные с помощью кластерного анализа, не требуют объяснения или понимания — он просто определяет структуру данных без объяснения причин.

Что такое кластеризация?

Кластеризация присутствует во всех аспектах нашей повседневной жизни. Возьмем, к примеру, продукты из продуктового магазина. Разные виды частей всегда есть или рядом - мясо, овощи, газировка, крупы, изделия из бумаги и т.д. отображается. Исследователи часто пытаются делать такие вещи, как кластеры с данными и группировать объекты или темы.

Чтобы взять пример из социальных наук, предположим, что мы смотрим на страны и видим их труд,армия, технологии или образованные люди распространение. Мы знаем, что Великобритания, Япония, Франция, Германия и США имеют схожие характеристики и группируются вместе.

Уганда, Никарагуа и Пакистан объединены в другой кластер, поскольку у них низкий уровень благосостояния, простое разделение труда, относительно нестабильные и недемократические политические институты и низкий уровень технологического развития.

Кластерный анализ обычно проводится исследователем на этапе исследования без каких-либо не имеет предвзятых мнений. Это не часто используемый статистический метод, он применяется на ранних стадиях проекта, чтобы помочь в дальнейшем анализе. По этой причине проверка значимости, как правило, неадекватна и неадекватна.

Существует несколько типов кластерного анализа. Наиболее часто используемые K-инструменты — кластеризация и иерархическая кластеризация.

K означает кластеризацию

K-кластеризация рассматривает наблюдения в данных как объекты с положением и расстоянием друг от друга (расстояние, используемое при кластеризации, часто не представляет собой пространственное расстояние). Он делит объекты на K взаимосвязанных кластеров так, чтобы объекты в кластерах были как можно ближе к объектам в других кластерах и одновременно были близки. Каждый кластер характеризуется средней или центральной точкой.

Иерархическая кластеризация

Иерархическая кластеризация — это изучение группировки данных одновременно в разных масштабах и на разных расстояниях. Это достигается путем создания дерева кластеров на разных уровнях. В отличие от K-кластеризации, дерево не является единым набором кластеров.

Напротив, дерево представляет собой многоуровневую иерархию, в которой кластеры на одном уровне объединяются в кластеры на следующем более высоком уровне. Используемый алгоритм начинает с каждого события или переменной в отдельном кластере, а затем объединяет кластеры, пока не останется только один. Это позволяет исследователю определить, какой уровень кластеризации подходит для его исследования.

Выполнить кластерный анализ

Много программы статистики могут выполнять кластерный анализ. В SPSS выберите в меню Анализ, затем Классификация и Кластерный анализ. В SAS можно использовать функцию Proc cluster.

 

Опубликовано: 17.10.2022 | Исправлено: 17.10.2022



В этом учебном пособии вы познакомитесь с основами системы управления заданиями в кластере Kubernetes. В каждом модуле вы найдете самую важную информацию об основных концепциях и функциях Kubernetes, а также интерактивный онлайн-учебник. С помощью учебных пособий вы узнаете, как управлять простым кластером и контейнерными приложениями, работающими в этом кластере.

Все комментарии

Вернуться на главную!

Поделитесь своим мнением

rss